Modul #1 Einführung in das Quantencomputing Überblick über das Quantencomputing, seine Prinzipien und seine Anwendungen
Modul #2 Quantenbits und Quantengatter Einführung in Qubits, Quantengatter und Quantenschaltkreise
Modul #3 Quantenmessung und -operationen Quantenmessung, Superposition und Verschränkung verstehen
Modul #4 Einführung in das maschinelle Lernen Überblick über das maschinelle Lernen, Lernarten und Schlüsselkonzepte
Modul #5 Maschinelles Lernen mit Python Praktische Einführung in das maschinelle Lernen mit Python und gängigen Bibliotheken
Modul #6 Grundlagen des Quanten-Maschinenlernens Einführung in das Quanten-Maschinenlernen, seine Prinzipien und Anwendungen
Modul #7 Quanten-K-Means und Support Vector Machines Quantenversionen von K-Means und Support Vector Machines und ihre Vorteile
Modul #8 Quantenneuronale Netzwerke Einführung in Quantenneuronale Netzwerke, ihre Architektur und Trainingsmethoden
Modul #9 Quantenschaltkreislernen Quantenschaltkreise lernen, einschließlich Schaltkreislernen und Schaltungsoptimierung
Modul #10 Quantenbestärkendes Lernen Einführung in das Quantenbestärkende Lernen, seine Prinzipien und Anwendungen
Modul #11 Quantenunüberwachtes Lernen Quantenunüberwachtes Lernen, einschließlich Clustering und Dimensionsreduktion
Modul #12 Quantenüberwachtes Lernen Quantenüberwachtes Lernen, einschließlich Klassifizierung und Regression
Modul #13 Quantenmetalernen Einführung in das Quantenmetalernen, seine Prinzipien und Anwendungen
Modul #14 Quantentransferlernen Quantentransferlernen, seine Vorteile und Anwendungen
Modul #15 Quantengenerative Modelle Einführung in quantengenerative Modelle, einschließlich Quanten-GANs und VAEs
Modul #16 Quantenoptimierungsmethoden Einführung in Quantenoptimierungsmethoden, einschließlich VQE und QAOA
Modul #17 Quantenklassische Hybridmodelle Quanten-klassische Hybridmodelle, ihre Vorteile und Anwendungen
Modul #18 Fallstudien zum Quantenmaschinenlernen Anwendungen in der realen Welt und Fallstudien zum Quanten-Maschinenlernen
Modul #19 Quanten-Maschinenlernen mit Qiskit Praktische Erfahrung mit Qiskit, einer beliebten Bibliothek zum Quanten-Maschinenlernen
Modul #20 Quanten-Maschinenlernen mit TensorFlow Quantum Praktische Erfahrung mit TensorFlow Quantum, einer beliebten Bibliothek zum Quanten-Maschinenlernen
Modul #21 Quanten-Maschinenlernen mit PyTorch Quantum Praktische Erfahrung mit PyTorch Quantum, einer beliebten Bibliothek zum Quanten-Maschinenlernen
Modul #22 Herausforderungen bei der Implementierung von Quanten-Maschinenlernen Herausforderungen bei der Implementierung von Modellen und Lösungen zum Quanten-Maschinenlernen
Modul #23 Ethik und Fairness beim Quanten-Maschinenlernen Ethische Überlegungen und Fairness beim Quanten-Maschinenlernen
Modul #24 Roadmap und zukünftige Richtungen beim Quanten-Maschinenlernen Zukünftige Richtungen und Roadmap für Forschung und Anwendungen zum Quanten-Maschinenlernen
Modul #25 Kursabschluss und Schlussfolgerung Planen Sie die nächsten Schritte in Ihrer Karriere im Quantenmaschinenlernen
